Alors que les scénarios d'application des robots mobiles deviennent de plus en plus complexes et exigeants, la compréhension de scène devient de plus en plus cruciale. Un robot mobile destiné à opérer de manière autonome dans des environnements intérieurs doit disposer d'une connaissance précise quant à la présence, la localisation, l'étendue spatiale et l'accessibilité des objets présents ; autrement dit, une information sur les espaces libres est également essentielle. La cartographie panoptique constitue un outil puissant pour fournir ces informations. Toutefois, la construction de cartes panoptiques 3D à haute résolution spatiale reste un défi pour les robots mobiles, en raison de leurs capacités informatiques limitées. Dans cet article, nous proposons PanopticNDT, une approche efficace et robuste de cartographie panoptique fondée sur la transformation normale d’occupation (NDT). Nous évaluons notre méthode sur les jeux de données publiques Hypersim et ScanNetV2. Les résultats montrent que notre approche permet de représenter les informations panoptiques avec un niveau de détail supérieur à celui des approches de pointe actuelles, tout en permettant une cartographie panoptique en temps réel sur des robots mobiles. Enfin, nous démontrons la faisabilité réelle de PanopticNDT à travers des résultats qualitatifs obtenus dans une application domestique.